名冊的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

都市更新叢書I：都市更新事業計畫

為了解決名冊的問題，作者江中信 這樣論述：

　　都市更新事業計畫 　　臺灣都市更新機制解說最權威、最詳盡之叢書 本書特色 　　本書420餘頁，叢書約1100頁 　　都市更新條例事業計畫機制逐條白話解說 　　以都市更新條例為基礎，輔以完整函釋分類 　　著重實務操作，兼顧官方、實施者與地主觀點 　　旁徵博引，相關函釋與會議紀錄最完整 　　引用資料與出處文號最正確 　　穿插大量圖解與表格，艱澀法規不再難懂 　　近百頁容積獎勵圖文解說 　　近50頁同意比例疑難解說 　　規劃9篇專題，深入分析重要機制 　　穿插8個爭點思考，可作為延伸課題演練 　　適宜做為地主權益參考、業界工具書、大學教學用書 　　搭配另書「都市更新權利變

換」、「都市更新公共利益」， 　　完整呈現實務與理論全貌

名冊進入發燒排行的影片

照顧者對於育兒APP使用經驗及滿意度之研究

為了解決名冊的問題，作者張可橙 這樣論述：

自2020年COVID-19疫情延燒至今，對家庭帶來很大的生活改變，其中除了育兒日常之外，在防疫期間家庭互動型態也正悄悄地改變。因此，為了解家長育兒實際需求以及使用相關資源是重要的趨勢。家有嬰幼兒的父母需要紀錄各種嬰幼兒的生活紀錄，以確保嬰幼兒的健康狀況及健康檢查，如何善用各項育兒資源，將嬰兒照護資訊化，家長可以即時了解子女目前的狀況。隨著資訊科技進步，智慧型手機的流行，數位工具也愈來愈行動化及便利性，因此針對嬰幼兒各項活動的APP也蓬勃發展。目前市場上育兒APP種類眾多，但深入探討實際使用與功能是否滿足照顧者需求的研究較少。為了解照顧者對於使用育兒APP相關經驗及滿意度為何？研究首先依據文

獻探討嬰幼兒相關文獻，了解行動裝置在嬰幼兒保育相關之領域應用，再將市面上手持行動裝置平台皆有上架的育兒APP，將各個的功能做比較與統整，以問卷調查方式了解照顧者對於育兒APP實際使用情形以及滿意度。本研究採用科技接受模式為研究架構，加入受試者背景變項探討各構面關係，利用SPSS統計分析方法來驗證各項研究假設。研究結果如下：探討照顧者對於育兒APP的使用經驗之現況與差異。「認知有用性」及「認知易用性」會影響「使用意願」；「使用意願」會影響「滿意度」。根據研究結論，提出相對應研究建議，供未來建置應用程式系統可以擴充功能參考，讓使用者滿意度更加提升。

超實用!會計.生管.財務的辦公室EXCEL必備50招省時技(2016/2019/2021)

為了解決名冊的問題，作者張雯燕,ZCT 這樣論述：

　　職人必備！省時、方便、立即應用 　　9大類財會管理職場應用實例與50個超實用Excel操控技巧   　　本書係依照辦公室財會人員所需的各項Excel技巧，讓每個人可以依據職務的類型，學習必要的Excel功能表單設計，進而熟悉與活用Excel公式、函數等操作，做個全方位的管理職人。   　　全書統整為9大財會系統包括：總管事務、進銷存管理、會計帳務、薪資計算、資產管理、股務管理、投資評估、生產管理、商品分析，採用最新Excel精選圖例操作50張實用的EXCEL表格，內容完全符合會計、生管、財務等商務必學的實用主題，有效提昇工作效率，展現你的職場價值。   本書特色   　　★以「省時實用

、圖例操作」的寫作原則導入Excel實務技巧。 　　★符合辦公室會計、生管、財務等商務活用主題，有效提昇工作效能。 　　★包含總管事務、進銷存管理、會計帳務、薪資計算、資產管理、股務管理、投資評估、生產管理、商品分析等9大財會管理試算表。 　　★近50組Excel辦公室通用範例表格，讓您馬上學習套用。 　　★可針對有興趣的範例主題單獨學習，不用擔心範例不連貫的情形。 　　★本書範例均適用於Excel 2016/2019/2021。

應用文字探勘於業配文揭露偵測

為了解決名冊的問題，作者洪御哲 這樣論述：

業配文是在廣告媒體內容中有目的地整合品牌或品牌說服性訊息，以換取贊助商的報酬。在網際網路與行動裝置的普及下，社群媒體快速成長，捧紅了許多「網紅」高影響力者，看上此高度個人化與可控制內容的特性，使廠商將資源投入在這些人身上，以獲取商品的曝光與銷售。但是業配文常常會有假分享真業配的問題，讓消費者認為是自己的真實體驗分享，而非商業贊助，可能誤導消費者進行消費，故本研究目的在於能否建立一個模型找出背後可能是未揭露的業配文章。首先，先搜集痞客邦百大部落客的資料，建立會揭露業配之部落客名冊，再搜集該部落客發表過的所有文章，藉由揭露文字標注業配文與非業配文。然後透過機器學習方法SVM、CNN與Google

所開發的深度語言模型BERT進行訓練與比較，最後以CNN平均得出最高的準確度83.625%，同時，在我們標注的未揭露業配文章資料中，CNN能夠偵測業配文的準確度為90.69%。最後，應用逐層相關傳播LRP解釋CNN模型，觀察哪些常出現業配文文字最可能被預測為業配文，比較模型與人為觀點，並藉此找出業配文的特徵，以提供給消費者進行判斷。